特征工程－數據分箱
建模數據的預處理的過程中，變量分箱（即變量離散化）往往是較為核心一環。變量分箱的優劣往往會影響模型評分效果． 一,數據分箱的重要性 １．對異常數據有比較好的魯棒性． ２．在邏輯回歸模型中，單個變量分箱之后每個箱有自己獨立的權重，相當於給模型加入了非線性的能力，能夠提升模型的表達能力 ...
原文：特征工程 - 分箱
卡方分箱 卡方分箱原理 數據分析與數據挖掘之四大分布三大檢驗 python自帶分箱函數 無法實現對分類型數據的分箱，可借助卡方分箱算法實現 import numpy as np import pandas as pd data np.random.randint , size , 自定義分箱 cut x, bins, right True, labels None, retbins False, ...
2019-07-18 09:32 0 849 推薦指數：
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